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移动测量数据智能处理与应用关键技术

移动测量数据智能处理与应用关键技术

出版社:测绘出版社出版时间:2022-10-01
开本: 24cm 页数: 217页
本类榜单:工业技术销量榜
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移动测量数据智能处理与应用关键技术 版权信息

移动测量数据智能处理与应用关键技术 内容简介

本书针对移动激光雷达测量技术在城市三维空间信息获取与应用这一前沿热点问题,系统阐述了移动激光雷达测量系统的集成关键技术、点云数据的智能处理技术。主要内容包括移动激光雷达测量系统整体检校技术、全景序列影像与移动测量点云融合配准算法、基于深度学习的道路点云语义分割方法、面向自动驾驶的车载点云城市道路要素提取算法、面向道路检测的场景感知与点云分割技术、大规模移动测量点云管理与可视化技术,以及移动测量点云操作管理平台的开发手段。本书通过大量的实验分析与工程应用,详细阐述了移动激光雷达测量系统相关数据处理的各类方法与关键算法,孪生城市和城市大脑等高精尖发展方向提供有效的技术支撑。

移动测量数据智能处理与应用关键技术 目录

第1章 绪论
1.1 背景与意义
1.2 研究现状
第2章 移动激光雷达测量系统集成处理关键技术
2.1 IGS站组网的移动激光雷达测量系统整体检校方法
2.2 基于北斗导航授时的移动激光雷达测量系统时间同步装置设计
2.3 基于近景摄影测量技术的多传感器精确位置关系计算
第3章 移动激光雷达点云与全景影像匹配技术
3.1 总体技术流程
3.2 基于空间旋转的全景点云纹理映射
3.3 基于SFM流水线点云自动纹理映射
3.4 基于跟踪点构建点云自动纹理映射
3.5 实验与分析
第4章 基于深度学习的车载道路点云分割
4.1 卷积神经网络
4.2 全卷积神经网络
4.3 深度学习主要框架
4.4 基于深度学习的点云分割方法
4.5 数据集制作
4.6 基于PointNet++的约束特征提取
第5章 面向自动驾驶的道路信息提取方法
5.1 技术路线设计
5.2 提取地面点
5.3 提取道路信息
第6章 面向道路检测的场景特征感知与信息计算分析方法
6.1 主要研究内容
6.2 高效编码体素搜索的点云分割方法
6.3 高速公路道路要素提取方法
第7章 大规模移动测量点云数据管理关键技术
7.1 空间数据组织结构设计
7.2 大规模点云排序算法
第8章 移动测量点云数据交互可视化技术
8.1 细节层次调度
8.2 并发高速渲染
8.3 交互相机类设计
8.4 三维点云数据的交互拾取
8.5 交互可视化平台的实现
8.6 交互可视化的应用
第9章 原型系统设计与实现
9.1 开发环境
9.2 系统设计内容
9.3 成果展示和分析
第10章 结论
参考文献
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